前言
玩過Hadoop的小伙伴對MapReduce應該不陌生，MapReduce的強大且靈活，它可以將一個大問題拆分為多個小問題，將各個小問題發送到不同的機器上去處理，所有的機器都完成計算后，再將計算結果合并為一個完整的解決方案，這就是所謂的分布式計算。本文我們就來看看MongoDB中MapReduce的使用。
打算用mongodb mapreduce之前一定要知道的事?。。?/strong>
mapreduce其實是分批處理數據的，每一百次重新reduce處理，所以到reduce里的數據如果是101條，那就會分2次進入。
這導致的問題就是在reduce中 如果 初始化 var count = 0；在循環中 count ++，最后輸出的是1？？？
避免都方法是，把數據存在返回的value里，這個value是會在循環進入reduce的時候重用的。在循環中 count += value.count就能把之前都100加上了?。。?/p>
還有如果只有一條數據，那它不會進入reduce，會直接返回。
下面是具體例子：
string map = @"
function() {
var view = this;
emit(view.activity, {pv: 1});
}";
string reduce = @"
function(key, values) {
var result = {pv: 0};
values.forEach(function(value){
result.pv += value.pv;
});
return result;
}";
string finalize = @"
function(key, value){
return value;
}";
mapReduce
MongoDB中的MapReduce可以用來實現更復雜的聚合命令，使用MapReduce主要實現兩個函數：map函數和reduce函數，map函數用來生成鍵值對序列，map函數的結果作為reduce函數的參數，reduce函數中再做進一步的統計，比如我的數據集如下：
{"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908d7"),"name" : "魯迅","book" : "吶喊","price" : 38.0,"publisher" : "人民文學出版社"}
{"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908d8"),"name" : "曹雪芹","book" : "紅樓夢","price" : 22.0,"publisher" : "人民文學出版社"}
{"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908d9"),"name" : "錢鐘書","book" : "宋詩選注","price" : 99.0,"publisher" : "人民文學出版社"}
{"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908da"),"name" : "錢鐘書","book" : "談藝錄","price" : 66.0,"publisher" : "三聯書店"}
{"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908db"),"name" : "魯迅","book" : "彷徨","price" : 55.0,"publisher" : "花城出版社"}
假如我想查詢每位作者所出的書的總價，操作如下：
var map=function(){emit(this.name,this.price)}
var reduce=function(key,value){return Array.sum(value)}
var options={out:"totalPrice"}
db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options);
db.totalPrice.find()
emit函數主要用來實現分組，接收兩個參數，第一個參數表示分組的字段，第二個參數表示要統計的數據，reduce來做具體的數據處理操作，接收兩個參數，對應emit方法的兩個參數，這里使用了Array中的sum函數對price字段進行自加處理，options中定義了將結果輸出的集合，屆時我們將在這個集合中去查詢數據，默認情況下，這個集合即使在數據庫重啟后也會保留，并且保留集合中的數據。
查詢結果如下：
{
"_id" : "曹雪芹",
"value" : 22.0
}
{
"_id" : "錢鐘書",
"value" : 165.0
}
{
"_id" : "魯迅",
"value" : 93.0
}
再比如我想查詢每位作者出了幾本書，如下：
var map=function(){emit(this.name,1)}
var reduce=function(key,value){return Array.sum(value)}
var options={out:"bookNum"}
db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options);
db.bookNum.find()
查詢結果如下：
{
"_id" : "曹雪芹",
"value" : 1.0
}
{
"_id" : "錢鐘書",
"value" : 2.0
}
{
"_id" : "魯迅",
"value" : 2.0
}
將每位作者的書列出來，如下：
var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join(',')}
var options={out:"books"}
db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options);
db.books.find()
結果如下：
{
"_id" : "曹雪芹",
"value" : "紅樓夢"
}
{
"_id" : "錢鐘書",
"value" : "宋詩選注,談藝錄"
}
{
"_id" : "魯迅",
"value" : "吶喊,彷徨"
}
比如查詢每個人售價在￥40以上的書：
var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join(',')}
var options={query:{price:{$gt:40}},out:"books"}
db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options);
db.books.find()
query表示對查到的集合再進行篩選。
結果如下：
{
"_id" : "錢鐘書",
"value" : "宋詩選注,談藝錄"
}
{
"_id" : "魯迅",
"value" : "彷徨"
}
runCommand實現
我們也可以利用runCommand命令來執行MapReduce。格式如下：
db.runCommand(
{
mapReduce: collection>,
map: function>,
reduce: function>,
finalize: function>,
out: output>,
query: document>,
sort: document>,
limit: number>,
scope: document>,
jsMode: boolean>,
verbose: boolean>,
bypassDocumentValidation: boolean>,
collation: document>
}
)
含義如下：
| 參數 |
含義 |
| mapReduce |
表示要操作的集合 |
| map |
map函數 |
| reduce |
reduce函數 |
| finalize |
最終處理函數 |
| out |
輸出的集合 |
| query |
對結果進行過濾 |
| sort |
對結果排序 |
| limit |
返回的結果數 |
| scope |
設置參數值，在這里設置的值在map、reduce、finalize函數中可見 |
| jsMode |
是否將map執行的中間數據由javascript對象轉換成BSON對象，默認為false |
| verbose |
是否顯示詳細的時間統計信息 |
| bypassDocumentValidation |
是否繞過文檔驗證 |
| collation |
其他一些校對 |
如下操作，表示執行MapReduce操作并對統計的集合限制返回條數，限制返回條數之后再進行統計操作，如下：
var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join(',')}
db.runCommand({mapreduce:'sang_books',map,reduce,out:"books",limit:4,verbose:true})
db.books.find()
執行結果如下：
{
"_id" : "曹雪芹",
"value" : "紅樓夢"
}
{
"_id" : "錢鐘書",
"value" : "宋詩選注,談藝錄"
}
{
"_id" : "魯迅",
"value" : "吶喊"
}
小伙伴們看到，魯迅有一本書不見了，就是因為limit是先限制集合返回條數，然后再執行統計操作。
finalize操作表示最終處理函數，如下：
var f1 = function(key,reduceValue){var obj={};obj.author=key;obj.books=reduceValue; return obj}
var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join(',')}
db.runCommand({mapreduce:'sang_books',map,reduce,out:"books",finalize:f1})
db.books.find()
f1第一個參數key表示emit中的第一個參數，第二個參數表示reduce的執行結果，我們可以在f1中對這個結果進行再處理，結果如下：
{
"_id" : "曹雪芹",
"value" : {
"author" : "曹雪芹",
"books" : "紅樓夢"
}
}
{
"_id" : "錢鐘書",
"value" : {
"author" : "錢鐘書",
"books" : "宋詩選注,談藝錄"
}
}
{
"_id" : "魯迅",
"value" : {
"author" : "魯迅",
"books" : "吶喊,彷徨"
}
}
scope則可以用來定義一個在map、reduce和finalize中都可見的變量，如下：
var f1 = function(key,reduceValue){var obj={};obj.author=key;obj.books=reduceValue;obj.sang=sang; return obj}
var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join(',--'+sang+'--,')}
db.runCommand({mapreduce:'sang_books',map,reduce,out:"books",finalize:f1,scope:{sang:"haha"}})
db.books.find()
執行結果如下：
{
"_id" : "曹雪芹",
"value" : {
"author" : "曹雪芹",
"books" : "紅樓夢",
"sang" : "haha"
}
}
{
"_id" : "錢鐘書",
"value" : {
"author" : "錢鐘書",
"books" : "宋詩選注,--haha--,談藝錄",
"sang" : "haha"
}
}
{
"_id" : "魯迅",
"value" : {
"author" : "魯迅",
"books" : "吶喊,--haha--,彷徨",
"sang" : "haha"
}
}
好了，MongoDB中的MapReduce我們就先說到這里，小伙伴們有問題歡迎留言討論。
總結
以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對腳本之家的支持。
參考資料：
1.《MongoDB權威指南第2版》
2.mongodb mapreduce小試
3.mongoDB--mapreduce用法詳解(未找到原始出處)
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